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神经网络+深度学习+增强学习神经网络像飞机的灵感来源于鸟类，雷达的灵感来源于蝙蝠，红外线的灵盖来源于蛇，而本文要讨论的神经网络灵感来源于我们自己，人类大脑的神经元结构。从神经元结构被提出，到时下火热的无以复加的深度神经网络，发展过程也可为一波三折。我们按照时间的顺序，对一些经典的神经网络模型进行整理：M-P模型40年代初心理学家 W.W.Mcculloch 和梳理逻

前面介绍了光照基础内容，以及材质和lightingmaps，和光源类型，我们对使用光照增强场景真实感有了一定了解。但是到目前为止，我们通过在程序中指定的立方体数据，绘制立方体，看起来还是很乏味。本节开始介绍模型加载，通过加载丰富的模型，能够丰富我们的场景，变得好玩。本节的示例代码均可以在我的github下载。加载模型可以使用比较好的库，例如obj模型加载的库，Assimp加载库。本节